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车载组合导航系统自适应无迹卡尔曼滤波算法研究

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车载组合导航系统自适应无迹卡尔曼滤波算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-16页
  · 课题的研究背景、目的和意义第10-11页
  · 国内外研究发展历程和现状第11-14页
    · MEMS 惯性器件的发展历程和现状第11-12页
    · 组合导航算法研究现状第12-14页
  · 论文的主要工作及组织结构第14-16页
第2章 组合导航系统理论分析第16-28页
  · 引言第16-18页
    · 惯性导航系统原理第16-17页
    · 卫星导航系统原理第17-18页
  · 组合导航系统组合方式第18-22页
    · 解耦合方式第18-19页
    · 松组合方式第19-20页
    · 紧组合方式第20-21页
    · 深(超紧)组合方式第21-22页
  · 组合导航系统信息融合技术第22-26页
    · 卡尔曼滤波第23-24页
    · 粒子滤波第24-25页
    · 神经网络技术第25-26页
  · 组合导航系统设计方案第26-27页
    · 总体方案设计第26-27页
    · 关键问题分析第27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 车辆运动学和动力学建模第28-33页
  · 引言第28页
  · 车辆运动学模型第28-29页
    · 车辆运动特性分析第28页
    · 车辆运动学建模第28-29页
  · 车辆动力学模型第29-32页
    · 车辆动力学分析第29-30页
    · 车辆动力学建模第30-32页
  · 本章小结第32-33页
第4章 基于 ARMA 的微惯性器件误差建模第33-50页
  · 引言第33页
  · 微惯性器件误差源分析第33-35页
    · 微惯性器件误差分类第33-34页
    · 微惯性器件误差源分析第34-35页
  · 微惯性器件一般误差模型第35-36页
    · 微机械加速度计一般误差模型描述第35-36页
    · 微机械陀螺仪一般误差模型描述第36页
  · 微惯性器件随机误差模型第36-44页
    · 微惯性器件随机误差模型描述第36-39页
    · 微惯性器件随机误差 AR 模型建立第39-44页
  · 仿真分析第44-49页
    · MEMS 惯性器件输出信号曲线第44-45页
    · MEMS 惯性器件输出信号自相关函数曲线第45-46页
    · MEMS 惯性器件输出信号功率谱密度曲线第46-49页
  · 本章小结第49-50页
第5章 基于自适应无迹卡尔曼滤波的组合导航算法设计第50-84页
  · 引言第50页
  · 自适应卡尔曼滤波器第50-65页
    · 卡尔曼滤波器第50-55页
    · 自适应卡尔曼滤波器滤波原理第55-56页
    · 自适应卡尔曼滤波器方法第56-63页
    · 自适应卡尔曼滤波器仿真实验第63-65页
  · 自适应无迹卡尔曼滤波器第65-83页
    · 无迹卡尔曼滤波器第66-71页
    · 自适应无迹卡尔曼滤波算法第71-78页
    · 自适应无迹卡尔曼滤波器仿真实验第78-83页
  · 本章小结第83-84页
结论第84-85页
参考文献第85-91页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第91-92页
致谢第92 页

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